| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-05-22 13:50 IVAとDNNの近接平均に基づく優決定ブラインド音源分離 ○松本和樹（早大）・山田宏樹・矢田部浩平（東京農工大）  EA2024-3 |
|
| 抄録 | （和） | 優決定ブラインド音源分離では，音源に対しなんらかのモデルを仮定することで分離行列を推定する．より現実に忠実な音源モデルを実現し分離性能向上を図るため，DNNを援用した手法が複数提案されている．本稿では，我々がこれまでに提案したIVAとDNNの近接平均に基づく手法を紹介する．提案手法は，DNNの持つ音源のモデリング能力とIVAの持つ安定性を，両者の近接平均を音源モデルとして用いることで組み合わせる．結果として，雑音除去のタスクで学習したDNNを用いて高性能な音源分離が実現される．実験では，IVAとDNNの平均化による性能向上の要因を調査し，IVAがパーミュテーション解決を補助することでDNNの音源モデリング能力が有効に活用されることを確認した． |
| （英） | Determined BSS separates source signals by applying the separation matrices, which are estimated under some assumption on the sources. Several methods utilizing DNNs have been proposed to realize source models faithful to acoustic signals in real world. In this paper, we introduce PA-BSS, which is based on proximal average of IVA and DNNs. The proposed method combines source modeling capability of DNNs and stability of IVA, and hence, DNNs trained with denoising tasks can be effectively used in separation tasks. Experimental results showed that the IVA-related proximity operator effectively assists resolving permutation. | |
| キーワード | （和） | 優決定ブラインド音源分離 / 深層学習 / 主双対近接分離アルゴリズム / plug-and-play / proximal average / / / |
| （英） | determined blind source separation / deep learning / primal-dual splitting algorithm / plug-and-play / proximal average / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 42, EA2024-3, pp. 14-19, 2024年5月. | |
| 資料番号 | EA2024-3 | |
| 発行日 | 2024-05-15 (EA) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2024-3 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA |
| 開催期間 | 2024-05-22 - 2024-05-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | ＜オーガナイズドセッション＞応用／電気音響，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EA |
| 会議コード | 2024-05-EA |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | IVAとDNNの近接平均に基づく優決定ブラインド音源分離 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Determined BSS based on the proximal average of IVA and DNNs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 優決定ブラインド音源分離 / determined blind source separation |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / deep learning |
| キーワード(3)（和/英） | 主双対近接分離アルゴリズム / primal-dual splitting algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | plug-and-play / plug-and-play |
| キーワード(5)（和/英） | proximal average / proximal average |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松本 和樹 / Kazuki Matsumoto / マツモト カズキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 早稲田大学 (略称： 早大) Waseda University (略称： Waseda Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 山田 宏樹 / Koki Yamada / ヤマダ コウキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 矢田部 浩平 / Kohei Yatabe / ヤタベ コウヘイ |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-05-22 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EA |
| 資料番号 | EA2024-3 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.42 |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-15 (EA) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]